Linux Landlock, ayrıcalıksız süreçlerin kendilerini sandbox içine almasına olanak tanıyan çekirdek yerleşik bir güvenlik modülü — ama API’si ... zor olduğu için kimse kullanmıyor!
Yapay zeka ile kod yazarken hissettiğim şey şu: Yapay zekaya kodun yalnızca bir kısmını verseniz bile bağlamı anlayabilmesini sağlamak için, tek sorumluluk ilkesi + TDD tarzı birimlere bölme yaptığınızda, büyük bağlamı okumasına gerek kalmadan, parçanın bağlamıyla da yeterince kavrayabilmesi gerekiyor.
Benim yapay zekayı hobi amaçlı en çok kullandığım alan web oyunu geliştirme ve buna katılıyorum. Ölçek belli bir seviyenin üstüne çıkınca, bir noktadan sonra yapay zekanın odaklanma diyebileceğim bazı kısımlarda belirgin biçimde zayıfladığını fark ediyorsunuz. Ben bunu şu şekilde kullanıyorum: Oyunun içindeki tüm ağaç yapısını ve kaynak kodunu, TOC dahil tek bir dosyada birleştiriyorum; sonra yeni bir thread oluşturup o dosyayı yüklüyor ve çalışmaya devam ediyorum. Ayrıca soru sorarken her zaman mevcut projenin adını açıkça belirterek yanıt vermesini istiyorum. Buna rağmen hâlâ tatmin edici olmayan kısımlar var ama... geçmişte gerçek hayatın yoğunluğu yüzünden başlamayı bile göze alamadığım hobilerimi, nispeten kısa bir sürede tamamlıyor olmaktan çok memnunum.
LLM'ler, deep research dahil, henüz üst düzey problem çözmede faydalı değil. (Örneğin makale düzeyinde algoritma geliştirme)
Aşırı optimizasyon ya da çeşitli sistem özellikleri ve teknik meselelerin anlaşılmasını gerektiren kodlama da aynı şekilde hâlâ insan eline ihtiyaç duyuyor. Geliştirici sadece basit bir programcı değil, bir problem çözücüdür. Bir gün uçtan uca problem çözme de mümkün hale gelebilir, ancak şu an yazı yazma ve basit programlamaya harcanacak zamanı azaltıp daha zor problemlere yaklaşım yöntemlerine yatırım yapabilmek verimlilik açısından olumlu görünüyor.
Teknik lider olarak bu tür işleri epey sık yapıyorum. Story point tabanlı nicelleştirmeyi denemek de buna benziyor; neyse ki şirket çok büyük olmadığı için yöneticiler dahil ekiptekiler benim nasıl bir rol üstlendiğimin farkında, bu yüzden şimdilik bir sorun çıkmıyor gibi görünüyor.
Organizasyon büyürse nicelleştirme yöntemleri üzerine düşünmem gerekecek gibi görünüyor.
Sanki bir yerde gördüğüm bir hikâyeydi diye düşündüm... meğer 2023 tarihli bir yazıymış
Aynı yazı 2 yıl önce de paylaşılmıştı https://tr.news.hada.io/topic?id=10680
Çeşitli denemeler yapılıyor ama bellek sınırlarının net olduğu da ortada. PoC düzeyinde iyi. Olasılık/kullanılabilirlik açısından hızlı ilerlemek için iyi.
JDK23'e eklendi.
Test ettiğimde, projenin JDK sürümü 23'ten düşük olsa bile IDE veya Javadoc EXPORT aracı destekliyorsa sorunsuz çalışıyor.
İçgörü dolu. Teşekkür ederim.
Özellikle "mevcut seviye" kısmı dikkatimi çekiyor. Acaba LLM'lere insanın zaman kavramıyla mı bakıyoruz?
Görünüşe göre standarda yansıtılmış.
Linux Landlock, ayrıcalıksız süreçlerin kendilerini sandbox içine almasına olanak tanıyan çekirdek yerleşik bir güvenlik modülü — ama API’si ... zor olduğu için kimse kullanmıyor!
Landlock’u ilk kez duydum, ilginç görünüyor
Yapay zeka ile kod yazarken hissettiğim şey şu: Yapay zekaya kodun yalnızca bir kısmını verseniz bile bağlamı anlayabilmesini sağlamak için, tek sorumluluk ilkesi + TDD tarzı birimlere bölme yaptığınızda, büyük bağlamı okumasına gerek kalmadan, parçanın bağlamıyla da yeterince kavrayabilmesi gerekiyor.
Benim yapay zekayı hobi amaçlı en çok kullandığım alan web oyunu geliştirme ve buna katılıyorum. Ölçek belli bir seviyenin üstüne çıkınca, bir noktadan sonra yapay zekanın odaklanma diyebileceğim bazı kısımlarda belirgin biçimde zayıfladığını fark ediyorsunuz. Ben bunu şu şekilde kullanıyorum: Oyunun içindeki tüm ağaç yapısını ve kaynak kodunu, TOC dahil tek bir dosyada birleştiriyorum; sonra yeni bir thread oluşturup o dosyayı yüklüyor ve çalışmaya devam ediyorum. Ayrıca soru sorarken her zaman mevcut projenin adını açıkça belirterek yanıt vermesini istiyorum. Buna rağmen hâlâ tatmin edici olmayan kısımlar var ama... geçmişte gerçek hayatın yoğunluğu yüzünden başlamayı bile göze alamadığım hobilerimi, nispeten kısa bir sürede tamamlıyor olmaktan çok memnunum.
Başlığa kandım. Haha, katılıyorum~~
LLM'ler, deep research dahil, henüz üst düzey problem çözmede faydalı değil. (Örneğin makale düzeyinde algoritma geliştirme)
Aşırı optimizasyon ya da çeşitli sistem özellikleri ve teknik meselelerin anlaşılmasını gerektiren kodlama da aynı şekilde hâlâ insan eline ihtiyaç duyuyor. Geliştirici sadece basit bir programcı değil, bir problem çözücüdür. Bir gün uçtan uca problem çözme de mümkün hale gelebilir, ancak şu an yazı yazma ve basit programlamaya harcanacak zamanı azaltıp daha zor problemlere yaklaşım yöntemlerine yatırım yapabilmek verimlilik açısından olumlu görünüyor.
Kabaca yapıp geri kalan detayları sonradan düzeltme kalıbı gerçekten hoşuma gidiyor
Bence bireylerin korkmaması gerektiği gibi, organizasyonlar da aptalca(?) soruları teşvik etmelidir.
Pratikte şema ayarlayıp alarak çoğunlukla bu şekilde kullanıyoruz.
Meğer Vibe coding bir meme değil, yeni bir geliştirme metodolojisiymiş.
Kutsal metinlere benzer bir yazım kullanan başka tür öğrenmeler için de faydalı olabilir gibi görünüyor. Mesela Platon kitapları gibi...
Teknik lider olarak bu tür işleri epey sık yapıyorum. Story point tabanlı nicelleştirmeyi denemek de buna benziyor; neyse ki şirket çok büyük olmadığı için yöneticiler dahil ekiptekiler benim nasıl bir rol üstlendiğimin farkında, bu yüzden şimdilik bir sorun çıkmıyor gibi görünüyor.
Organizasyon büyürse nicelleştirme yöntemleri üzerine düşünmem gerekecek gibi görünüyor.
Şey bu şey... Bizi bırakıp kendi başına nirvanaya ulaşıp gitmedi, değil mi?
Sanki bir yerde gördüğüm bir hikâyeydi diye düşündüm... meğer 2023 tarihli bir yazıymış
Aynı yazı 2 yıl önce de paylaşılmıştı https://tr.news.hada.io/topic?id=10680
Mistral OCR ile Doc As Prompt'ın iyi çalışacağını sanmıştım ama bende de benzer bir sorun vardı. Buradan bir ipucu alıp gidiyorum.
Çeşitli denemeler yapılıyor ama bellek sınırlarının net olduğu da ortada. PoC düzeyinde iyi. Olasılık/kullanılabilirlik açısından hızlı ilerlemek için iyi.
Asıl sorun, daha da fazla uzmanlık gerektirmesi.